工业4.0时代来临，设备及产线的数字自动化将为制造业带来全新样貌。由于工业自动化无法全然取代人力，但了解并学习相关知识与技能将有助于布局转型随着工业4.0的驱动，工业物联网（IIoT）也加速布建，智慧边缘逐渐成形，制造业正面临数字化转型浪潮。蓝库云认为，接下来工业自动化转型的三大方向，将包含：工业自动化大幅提高产能、改变劳动力j结构，以及对环境更友善等趋势。
工业4.0时代
提高产能
随着全球工业市场面临少子化与劳力市场人力短缺等挑战，人工成本已成为企业的庞大负担。自动化系统能大幅降低人为操作之误差及变量，加速生产流程并提升效率，释放人力转向更能创造附加价值的工作，有效降低劳动成本。而数字化转型及工业物联网（IIoT）的出现，也意味着机器能更有效地运作和维护，减少停机时间且能根据临时需求弹性调整。
改变劳动力结构
全球疫情影响除了让制造业现场人员难以复工外，连带造成断链、缺工等危机，迫使制造业转型意识抬头，加速步入自动化。远端工作模式成为后疫情时代的关键趋势，同时也突显数字化工具和技术的重要性，例如用零代码平台搭ERP系统、MES系统、进销存系统等就显得更加关键，疫情带来的新常态让数字化需求渐增，数字化解决方案使员工能从远端安全地监控、操作和维修机械设备；管理人员也能轻松通过数据制定或调整相关决策，提高整体营运效率。此外，多元高科技人才正是工业自动化的重要推手，因此若能将自动化技能纳入教育培训，也是转型重要的一环。
制造业数字化转型
对环境更友善
像能源高度依赖进口的地区，近年也积极推动能源转型。自动化解决方案能帮助制造业减少其能源消耗以及温室气体排放，藉由工业物联网连结设备和产线，实时监测多个站点及其运营数据，进而高效率管理生产流程，将有助于优化整体设备的生产效率。
自动化应用加速
随着通膨与经济低迷的影响，全球有过半的企业正面临严重的人才与技术缺口。在此同时，企业也正面临营运成本增加的压力。蓝库云预测，自动化将成为企业解决压力的重要投资。而企业的自动化应用，目前仍面临AI应用扩展及协同串接的难题，且目前单模态的AI应用已不足以满足企业在即时决策、预测能力的需求。未来，能够同步处理文本、视觉影像、音讯等应用的多模态AI，将有机会协助企业解决这些难题，提供更精准的自动化性能，以跨越企业内各种业务流程的决策串流障碍。
也由于企业数字化转型与升级浪潮的驱动，使得物联网装置增加，资料量也大增，加上云端与边缘运算技术量能的提升，数字双生也已经开始跳脱过去集中于国防、航天、能源、政府应用等产业，开始跨入大型制造业、仓储物流与产业供应链。过去市场普遍认为，数字双生的部署需要一次性的大量资金与平台技术转换，但随着企业在数位转型、自动化需求的增加，以及物联网、人工智能、机器学习、5G通讯、AR扩增实境等装置与技术的辅助，企业也开始思考如何利用小规模或客制化的应用，来进行数位双生相关的导入。蓝库云预测，2023年开始数字双生的部署将更多元，并将在不同产业与不同企业规模间阶段性的导入。
制造业转型
为传统制造业注入智慧动能
由于时代快速变迁，传统制造业开始面临两大困境，包含产线逐渐老旧且效率不佳，与外部环境新技术演进超越企业内部的发展速度，这样的现况使得企业为了提升市场竞争力，智慧转型导入已成为营运的首要策略。许多传统制造业也正面临迫在眉睫的数字化转型需求，近年特用化学产业积极推动工业4.0，建构智慧工厂，聚和亦不例外，大量采用IOT技术，整合现有IT与OT系统，并致力将产线智能化，使生产作业与参数朝向最佳化，以快速回应客户需求变化。
目前这些传统厂商面临到的状况之一，就是虚拟主机的环境存储器不足，储存设备持续发出空间不足的警讯通知，使得该公司面临到数位转型时程一再延迟的状况。此外，老旧设备与备份软件未能有效整合，也将造成资料备份不够完善，或备份容易中断无法顺利完成的情况，一旦遭受勒索病毒攻击，恐即刻面临资料安全危机。
智能化管理
5G与人工智能（AI）技术加乘，边缘运算应用场景也日趋多元，成为各垂直应用市场产业升级或转型的契机。现代化工业设备也在保证产品质量和稳定性的前提下，需要更高的运算性能和更丰富的周边。这些边缘运算的应用，是透过大量随机的小档案写入型态，这常常导致工业级SSD的快闪存储器寿命过早耗尽，再加上常处于极端环境的应用领域，这些状况都会对运算系统的稳定性造成极大威胁。
工业互联网
结语
随着客户朝着企业联网生产系统的方向发展，他们发现很难让数据走出孤岛、管理分散式表面计算及快速部署软件系统。透过将硬件与边缘调度功能相结合，并将应用部署到边缘，客户就能够更快地扩展他们的数字化转型计划，并从自己的边缘应用中获得更大的价值。
